CHƢƠNG 1 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
1.3. Mức độ chƣa chắc chắn trong dự tính khí hậu
Độ chƣa chắc chắn trong mô phỏng và dự báo khí hậu bắt nguồn từ nhiều yếu tố. Việc xác định và hiểu đƣợc bản chất của độ chƣa chắc chắn trong mô phỏng khí hậu có tầm quan trọng trong việc xây dựng, cập nhật và sử dụng các kịch bản khí hậu. Việc giảm hoặc lƣợng hóa đƣợc độ chƣa chắc chắn là vấn đề các nhà khoa học đang quan tâm.
Murphy và Winkler cho rằng dự báo không thể nói là tốt nếu độ chƣa chắc chắn trong dự báo hông đƣợc định lƣợng và biểu diễn một cách chính xác [40].
Visser và nnk cho rằng trong dự tính biến đổi khí hậu luôn tồn tại sự chƣa chắc chắn. Và nguồn gốc chính của sự chƣa chắc chắn trong dự tính nhiệt độ toàn cầu do sự chƣa chắc chắn trong các mô hình tác động bức xạ và mô hình chu kỳ hí đóng góp ít nhất gây nên sự chƣa chắc chắn [50].
Trong báo cáo của IPCC đƣa ra phạm vi chƣa chắc chắn trong dự tính nhiệt độ cho năm 2100 là 3,7oC (dao động từ 0,8oC đến 4,5oC) do sự lựa chọn các kịch bản hác nhau và độ nhạy khí hậu khác nhau [31].
Theo IPCC, dự tính biến đổi khí hậu luôn tồn tại sự chƣa chắc chắn do các nguồn: chƣa chắc chắn trong kịch bản phát thải; chƣa chắc chắn trong bản thân các mô hình khí hậu; chƣa chắc chắn trong điều kiện ban đầu và điều kiện biên. Sự chƣa chắc chắn trong các mô hình đóng góp quan trọng trong sự chƣa chắc chắn của kết quả dự tính. Sự chƣa chắc chắn của mô hình do chƣa mô tả đúng các quá trình động lực, vật lý, sinh địa hóa của hệ thống khí hậu cũng nhƣ phản ứng của mô hình đối với tác động bên ngoài. Chƣa chắc chắn của mô hình còn liên quan đến sự chƣa chắc chắn trong các giá trị tham số mô hình và sự chƣa chắc chắn trong cấu trúc mô hình. Kịch bản chƣa
chắc chắn do chƣa chắc chắn trong ƣớc lƣợng nồng độ khí thải trong tƣơng lai theo các kịch bản phát triển kinh tế, xã hội, thay đổi công nghệ, xu hƣớng sử dụng đất [32].
Trong IPCC sử dụng ngôn ngữ hiệu chỉnh để mô tả mức độ chƣa chắc chắn, có thể đƣợc sử dụng để thể hiện một ƣớc tính xác suất xuất hiện của một sự kiện hoặc một kết quả giúp ngƣời sử dụng trong việc lựa chọn thông tin [32].
Ở Việt Nam, việc nghiên cứu ứng dụng các mô hình số trong lĩnh vực đánh giá BĐKH đã đƣợc tiến hành trong nhiều năm qua và hiện đang đƣợc đẩy mạnh áp dụng vào thực tiễn. Tuy nhiên,mức độ chƣa chắc chắn của các kết quả cho đến nay hầu nhƣ chƣa đƣợc đề cập tới, trong hi đây là vấn đề hết sức quan trọng và có thể nói là có ý nghĩa quyết định trong việc đánh giá tác động và xây dựng chiến lƣợc thích ứng của các bộ, ngành, các lĩnh vực, các vùng miền khác nhau.
Ngô Đức Thành đã đánh giá độ chƣa chắc chắn của các mô hình khí hậu khu vực khi mô phỏng một số yếu tố và hiện tƣợng liên quan đến nhiệt độ và lƣợng mƣa [15]. Nguyễn Văn Hiệp đã đánh giá tính chƣa chắc chắn của các dự tính, kịch bản khí hậu, nƣớc biển dâng làm cơ sở khoa học cho việc cập nhật kịch bản biến đổi khí hậu và nƣớc biển dâng cho Việt Nam [5].
Nhận xét cuối chương:
Nhƣ vậy đã có rất nhiều những công trình nghiên cứu trong nƣớc về biến đổi về nhiệt độ và những hiện tƣợng cực đoan liên quan đến nhiệt độ. Các nghiên cứu đã tính toán lại xu thế thời kỳ quá khứ và dự tính tƣơng lai bằng các mô hình khí hậu toàn cầu và khu vực. Tuy nhiên số lƣợng mô hình đƣợc sử dụng còn hạn chế. Các nghiên cứu ở Việt Nam đều chƣa sử dụng phƣơng pháp hiệu chỉnh phân vị (Quantile Mapping) để hiệu chỉnh sản phẩm dự tính nhiệt độ từ các mô hình cho việc xác định SNNN cũng nhƣ hiệu chỉnh SNNN. Các mô hình khí hậu đều có những sai số nhất định, vì vậy việc hiệu chỉnh sai số hệ thống kết quả của mô hình bằng các phƣơng pháp hiệu chỉnh tiên tiến rất quan trọng.
Nội dung tổng quan cũng đã đƣa ra một số phƣơng pháp hiệu chỉnh sai số hệ thống đầu ra của mô hình. Trong đó, một cách tiếp cận hiện đại là phƣơng pháp hiệu chỉnh hàm phân bố đã đƣợc nhiều tác giả ứng dụng trong các nghiên cứu thủy văn, hạ quy mô, hiệu chỉnh lƣợng mƣa và nhiệt độ. Trong các nghiên cứu của các tác giả có hai cách xây dựng hàm phân bố: hàm phân bố lý thuyết và hàm phân bố thực nghiệm.
Tuy nhiên, nhiều tác giả đã so sánh và đƣa ra nhận định ƣu điểm của phƣơng pháp thực nghiệm. Hơn nữa, đối với việc xây dựng hàm phân bố lý thuyết, ngoài yêu cầu chuỗi số liệu phải đủ dài để đảm bảo kiểm nghiệm thống kê thì việc khảo sát và lựa chọn một trong các lớp hàm lý thuyết sao cho nó phù hợp nhất với phân bố thực nghiệm và ƣớc lƣợng đƣợc chính xác tham số phân bố là một quá trình phức tạp [11]. Trong khuôn khổ luận văn, tác giả lựa chọn phƣơng pháp thực nghiệm xây dựng hàm phân bố để hiệu chỉnh sai số hệ thống.
Nội dung tổng quan cũng đề cập đến mức độ chƣa chắc chắn trong dự tính SNNN. Việc xác định mức độ chƣa chắc chắn có tầm quan trọng trong việc xây dựng kịch bản khí hậu.